| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·论文选题的根据和意义 | 第7-8页 |
| ·论文主要的研究工作 | 第8页 |
| ·论文的组织结构 | 第8-9页 |
| ·本章小结 | 第9-10页 |
| 第二章 地理信息系统的国内外应用现状及相关技术 | 第10-19页 |
| ·地理信息系统基础 | 第10-15页 |
| ·地理信息与地理信息系统 | 第10-11页 |
| ·GIS 对空间地物进行抽象 | 第11-13页 |
| ·空间数据库 | 第13-15页 |
| ·地理信息系统在国内外应用现状 | 第15-17页 |
| ·开发平台的选择(MAPGIS 等的比较) | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于人工神经网络的气象预测分析 | 第19-30页 |
| ·可行性、意义等 | 第19页 |
| ·人工神经网络基础 | 第19-24页 |
| ·人工神经网络概述 | 第19-20页 |
| ·生物神经网与人工神经元[12][15][16] | 第20-22页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第22-23页 |
| ·激活函数(Activation Function) | 第23-24页 |
| ·神经网络的拓扑特性 | 第24-27页 |
| ·联接模式 | 第24页 |
| ·互联结构 | 第24-27页 |
| ·基于神经网络的预测方法 | 第27-28页 |
| ·神经网络计算和传统计算的比较 | 第27页 |
| ·基于神经网络的预测方法的预测步骤 | 第27-28页 |
| ·预测精度评价函数 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 利用神经网络(BP 算法)实现气象预警 | 第30-48页 |
| ·整体系统需求分析 | 第30-31页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·系统预期成果 | 第30-31页 |
| ·功能详细描述 | 第31页 |
| ·BP 算法的选择 | 第31-37页 |
| ·BP 简介 | 第32-33页 |
| ·BP 网络的拓扑结构 | 第33页 |
| ·网络的构成 | 第33-34页 |
| ·BP 算法训练过程 | 第34-35页 |
| ·误差传播分析[32] | 第35-37页 |
| ·神经网络BP 算法的设计 | 第37-41页 |
| ·神经网络的设计思路 | 第37页 |
| ·神经网络的结构设计 | 第37-39页 |
| ·权值初始化 | 第39页 |
| ·训练过程的设计 | 第39-40页 |
| ·归一化、反归一化处理 | 第40-41页 |
| ·地理信息数据分析与设计 | 第41-47页 |
| ·数据库的基本划分 | 第41页 |
| ·灾点分布数据库 | 第41-42页 |
| ·岩土体、植被、人口 | 第42-44页 |
| ·灾害易发区 | 第44-45页 |
| ·降雨量 | 第45-46页 |
| ·灾害等级划分 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 地质灾害系统中的数据处理的分析与设计 | 第48-54页 |
| ·数据处理的需求分析 | 第48-50页 |
| ·技术路线 | 第48页 |
| ·数据流程 | 第48-50页 |
| ·具体实现 | 第50-53页 |
| ·生成易发区 | 第50-51页 |
| ·更新降雨量 | 第51页 |
| ·训练神经元 | 第51-52页 |
| ·预测结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-58页 |